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Séminaire Séminaire HSS 512F, Automne 2010 CERVEAU ET COGNITION CERVEAU ET COGNITION Département Humanités et Sciences Sociales Yves Frégnac (UNIC, CNRS) et René Doursat (CREA-ISC, X)

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Séminaire Séminaire HSS 512F, Automne 2010

CERVEAU ET COGNITIONCERVEAU ET COGNITIONDépartement Humanités et Sciences Sociales

Yves Frégnac (UNIC, CNRS) et René Doursat (CREA-ISC, X)

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16/9/2010 HSS 512F - Cerveau et cognition - Automne 2010 2

Paris Ile-de-France

LyonRhône-Alpes

National

co-organisation des Ecoles d’été, d’appels d’offre, etc.

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16/9/2010 HSS 512F - Cerveau et cognition - Automne 2010 3

Nous sommes entourés de systèmes complexesun grand nombre d’agents élémentaires interagissant localement

des comportements individuels locaux créant un comportement collectif émergent

une dynamique décentralisée sans plan/grand architecte

Internet& Web

( = hôte/page)

coloniesd’insectes

( = fourmi)

systèmes physiques, biologiques, techniques, sociaux

formationde motifs( = particule)

développementbiologique( = cellule)

réseauxsociaux

( = individu)

cerveauet cognition( = neurone)

Les systLes systèèmes complexesmes complexes

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16/9/2010 HSS 512F - Cerveau et cognition - Automne 2010 4

Les systLes systèèmes complexesmes complexesAll kinds of agents: molecules, cells, animals, humans & technology

the brain organisms ant trails

termitemounds

animalflocks

cities,populations

social networksmarkets,economy

Internet,Web

physicalpatterns

living cell

biologicalpatterns cells

animals

humans& tech

molecules

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16/9/2010 HSS 512F - Cerveau et cognition - Automne 2010 5

Ingénierie des SC : Concevoir une nouvelle génération de SC « artificiels » (domestiqués, incluant la nature)

Principaux enjeux de la recherche en systèmes complexes

Science des SC : Comprendre les SC « naturels »(spontanément émergents, incluant l’activité humaine)

Exportationsdécentralisationautonomie, homéostaseapprentissage, évolution

Importationsobserver, modélisercontrôler, maîtriserfabriquer, utiliser

Transfertsd’un système à l’autre

Des SC naturels aux SC artificiels

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CREA CENTRE DE RECHERCHE ENÉPISTÉMOLOGIE APPLIQUÉEÉcole Polytechnique - CNRS(UMR 7656)

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Axes de rechercheAxes de recherche

Modélisations dynamiques et logiques de processus cognitifs

Modélisation Modélisations de systèmes complexes

Réflexions fondationnelles sur les

sciences cognitivesÉpistémologie

Réflexions fondationnelles sur les mathématiques et la

physique

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Modèlesconnexionnistes d’architectures d’aires corticalescatégoriques des contenus mentauxtopologiques et dynamiques en linguistique

Epistémologienaturalisation de la phénoménologie approches néo-transcendantales pour les fondations des mathématiques et de la physique mathématique

Economiedes conventionscognitive et cognition sociale

Des recherches «Des recherches « techniques théoriquestechniques théoriques »»

Vie artificielle et algorithmes génétiquesScience des sys. complexes

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Disciplinesbiologie développementale

neurosciences

psychophysique

économie expérimentale

linguistique cognitive

Conventions d'associationGRISE, CENECC (ENS Ulm), le CAMS (EHESS), l’équipe LIENS (ENS Ulm), l’équipe Géométrie de Chevaleret, l’UNIC et DEPSN (INAF-Gif), l’ANIM (Paris 6), LPPA (Collège de France), CMLA (ENS Cachan), le CERSA (Paris 2), les Archives Husserl (ENS), le Rheseis (Paris 7)

Liens avec les disciplines empiriquesLiens avec les disciplines empiriques

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Phenomenonneurons together form... the brain! (and peripheral nervous system)

perception, cognition, actionemotions, consciousnessbehavior, learningautonomic regulation: organs, glands

Medial surface of the brain (Virtual Hospital, University of Iowa)

~1011 neurons in humanscommunicate with each other through (mostly) electrical potentialsneural activity exhibits specific patterns of spatial and temporal organization & coherence (“neural code”)

Cortical layers

Pyramidal neurons andinterneurons

(Ramón y Cajal 1900)

Introduction: Modeling Neural Networks

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A typical neuron (http://www.bio.brandeis.edu/biomath/mike/AP.html)

Pyramidal neurons andinterneurons (Ramón y Cajal 1900)

Ionic channels opening and closing→ depolarization of the membrane

(http://www.awa.com/norton/figures/fig0209.gif)

Introduction: Modeling Neural Networks

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Cascade of channel openings and closings =Propagation of the depolarization along the axon→ called “action potential”, or “spike”(http://hypatia.ss.uci.edu/psych9a/lectures/lec4fig/n-action-potential.gif)

(http://www.bio.brandeis.edu/biomath/mike/AP.html)

The propagation of bioelectrical potentialIntroduction: Modeling Neural Networks

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Schematic neurons A neural network

Core dogmaeach neuron receives signals from many other neurons through itsdendritesthe signals converge to the soma (cell body) and are integratedif the integration exceeds a threshold, the neuron fires a spike on its axon

Schematic neural networksIntroduction: Modeling Neural Networks

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Spiking neuron: levels of detailbinary threshold neuronintegrate-and-fire

additive “bump” modelcurrent-based differential equation

Hodgkin-Huxleyconductance-based differential equation

more

detai

led

more schematic

Introduction: Modeling Neural Networks

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NIVEAU MICROSCOPIQUE : Bases moléculaires, génétiques et cellulaires, physiologie du neurone individuel

• MICRO 1 : Dégénérescence neuronale Alexis Brice : Bases génétiques de la maladie de Parkinson

• MICRO 2 : Imagerie moléculaire Antoine Triller et Maxime Dahan :•Imagerie et nanosciences dans l'étude des cellules nerveuses

Plan du séminaire HSS512F, automne 2010

NIVEAU MESOSCOPIQUE : Neurosciences computationnelles, électrophysiologie, neurodynamique complexe, modélisation en réseaux

• MESO 1 : Neurodynamiques complexes et motifs spatio-temporelsRené Doursat : Bâtir les fondations mésoscopiques de la cognition

• MESO 2 : Régimes statistiques, multi-stabilitéNicolas Brunel : Modèles de l'activité persistente et de la mémoire de travail

• MESO 3 : Neuro-géométrie de la visionJean Petitot : Architectures de calcul dans le cortex visuel

• MESO 4 : Codage en populations de neuronesGilles Laurent : Encodage olfactif : dynamique de réseaux, nature des représentations

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NIVEAU MACROSCOPIQUE : Neurosciences cognitives, imagerie fonctionnelle

• MACRO 1 : Organisation multi-échelle dans le cerveauYves Burnod : De l'architecture neuronale multi-échelle du cortex cérébral humain aux capacités d'adaptation et d'apprentissage

• MACRO 2 : Bases neurales de l'esthétique et de la conscienceJean-Pierre Changeux : La beauté dans le cerveau ?

• MACRO 3 : Neuro-imagerie en temps réelOlivier Bertrand : Interfaces cerveau-machine : « agir par la pensée »

• MACRO 4 : Conscience du corpsKevin O'Regan : Localisation et nature ressentie des sensations : une approche sensorimotrice

• MACRO 5 : Intégration multisensorielle et perception temporelleVirginie van Wassenhove : Current issues in the neural and perceptual dynamics of multisensory integration

Plan du séminaire HSS512F, automne 2010

Laufs et al.

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MICRO 1 : Dégénérescence neuronale

Alexis Brice, Prof. Pitié-Salp., Dir. ITMO « Neurosciences » (INSERM)Grand Prix 2005 de la Fondation pour la Recherche Médicale (Acad. des Sciences)étude des bases génétiques de différentes affections neuro-dégénératives du SNC (maladie de Parkinson, démences frontotemporales) par identification de gènes responsables et/ou de facteurs de susceptibilitémontré l’existence de formes autosomiques récessives de Parkinson dues à des mutations

Bases génétiques de la maladie de ParkinsonParkinson se manifeste par des troubles moteurs liés à la dégénérescence progressive des neurones dopaminergiquescependant, les mécanismes de la mort neuronale restent inconnusla dernière décennie a permis d'identifier une composante génétique importantedifférents exemples illustreront les avancées génétiques dans cette maladiemodélisation dans des systèmes cellulaires ou chez l'animal

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Lansbury & Brice (2002)Genetics of Parkinson's disease and biochemical studies of implicated gene products

Parkinson’s disease was thought to have little or no genetic component; this notion has changed with the identification of 3 genes, and the mapping of 5 othersgenetic information may prove to be useful in identifying new therapeutic targets and identifying the preclinical phase, allowing treatment to begin sooner

Lees et al. (2009) Parkinson's disease (review)Parkinson’s disease is a common progressive disorder that can be diagnosedcharacterised by severe cell loss in brain stem, spinal cord, and cortical regionsmain risk factor is age, genetic predisposition is another important causal factordopamine replacement therapy considerably reduces motor handicap

Lesage & Brice (2009) From monogenic forms to genetic susceptibility factorsresearch in Parkinson’s disease genetics has been extremely prolific over the past decade: re-sequencing and gene-environment studies are expected to further define the causal role of genetic determinants and improve prevention/treatment

MICRO 1 : Dégénérescence neuronale

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MICRO 2 : Imagerie moléculaire

Antoine Triller, Dir. Rech. INSERM / ENS, Dir. unité « Biologie de la synapse et régulation de la survie neuronale »

dynamics of postsynaptic membrane receptors (role of the presynaptic terminals)combining cell biology with high-resolution real-time imagingnew methods using quantum dots to study single receptors movements in the neuronal plasma membrane

Maxime Dahan, CR CNRS / ENS, Laboratoire Kastler Brossel, Dir. unité « Optique et Biologie »

single molecule techniques for biologysemi-conductor q-dots as fluorescent probesrecord the motion of individual biomolecules with ms / nm accuracyex: diffusion dynamics of membrane receptors in cultured neurons

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MICRO 2 : Imagerie moléculaire

Imagerie et nanosciences dans l'étude des cellules nerveusesbases moléculaires de l'organisation de la synapse : enjeu clé pour la compréhension de la plasticité des cellules nerveusesde nouveaux outils de visualisation, issus d’un mariage heureux entre techniques de biologie, d’optique et de nanosciences, permettent l’analyse du comportement de molécules uniques application spécifique : dynamique des récepteurs aux neurotransmetteurs inhibiteurs (GABA, Glycine) dans la membrane dendritique

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MICRO 2 : Imagerie moléculaire

Bouzigues et al. [Triller, Dahan] (2007)Asymmetric redistribution of GABA receptors during GABA gradient sensing by nerve growth cones analyzed by single quantum dot imaging

growth cone responds accurately to chemical gradients: whence this sensitivity?single-molecule observation of GABAA receptors in GC plasma membrane shows redistribution across GC toward gradient source, creating an amplifying effect

Ehlers et al. (2007)Diffusional trapping of GluR1 AMPA receptors by input-specific synaptic activity

how is postsynaptic accumulation of receptors regulated by synaptic activity? → single-molecule tracking reveals a restriction of GluR1 mobility (“diffusion trap”)

Nakada et al. (2003) Accumulation of anchored proteins forms membrane diffusion barriers during neuronal polarization

the formation and maintenance of polarized distributions of membrane proteins in the cell membrane are key to the function of polarized cells(a barrier mechanism that even blocks the diffusion of phospholipids)

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MESO 1 : Neurodynamiques complexes et motifs spatio-temporels

René Doursat, Dir. Institut des Systemes Complexes, Paris Ile-de-France; Chercheur au CREA, Ecole Polytechnique / CNRS

computational modeling of – and inspiration from – complex multi-agent systems, in particular biological and techno-socialspecial interest in “self-made puzzles”, i.e., self-organization of complex morphologies from agent swarmsfor ex: multicellular organisms, autonomic computing networks and “mental representations”

Bâtir les fondations mésoscopiques de la cognitionfossé entre approches « symboliques » macroscopiques (psychologie, IA) et « dynamiques » microscopiques (neurobiologie, connexionnisme)requiert un niveau intermédiaire, ou « mésoscopique », de modélisationde nouveaux modèles incluent des myriades de neurones interagissant par connexions récurrentes denses et formant le substrat d'un « medium excitable »les stimuli externes comme « perturbations » s'exerçant sur des motifs préactivés

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Abeles (2004)Modeling compositionality by dynamic binding of synfire chains

synfire chains may synchronize their waves if a few orderly cross links are availablein a hierarchical system of synfire chains, a part-binding problem may be resolved

Doursat & Bienenstock (1991, 2006)Neocortical self-structuration as a basis for learning

the self-organization of synfire chains by activity/connectivity positive reinforcement

Wang (1999)Relaxation oscillators and networks

RO are a large class of nonlinear dynamical systems: used for abstract models of stimulus-dependent osc and sync, in image segmentation and scene analysis

MESO 1 : Neurodynamiques complexes et motifs spatio-temporels

Doursat & Petitot (2005)Dynamical systems and cognitive linguistics: Toward an active morphodynamical semantics

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MESO 2 : Régimes statistiques, multi-stabilité

Nicolas Brunel, Dir. Rech. CNRS / Univ. Paris Descartes (Paris 5), Laboratoire de Neurophysique et Physiologie

Modèles de l'activité persistente et de la mémoire de travaill’« activité persistante » comme mécanisme le plus plausible de la mémoire a court terme, observée dans un grand nombre d’expériences de mémorisation chez le singe éveilléautre mécanisme à plus long terme : la plasticité synaptiquemodèles théoriques de réseaux neuronaux du cortex cérébral qui peuvent maintenir des réverbérations, sans et avec plasticité synaptique

interface between physics and neuroscience: using statistical physics and nonlinear dynamics to understand the behavior of neural systemsstochastic dynamics of single neurons, synchronization properties of cortical networks, short- and long-term memory in local circuits, head direction cells in hippocampus, learning in the cerebellum

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MESO 2 : Régimes statistiques, multi-stabilité

Romo & Salinas (2003)Flutter discrimination: Neural codes, perception, memory and decision making

combing psychophysical/neurophysiological experiments in behaving monkeys: short-term storage in perception and decision-making in somatosensory system

Major & Tank (2004) Persistent neural activity: prevalence and mechanismsreview of “persistent neural activity”: refers to a sustained change in action potential discharge that long outlasts a stimulusuniversal form of circuit dynamics used as a mechanism for short-term storage and accumulation of sensory/motor infoboth single cell and network mechanisms cooperate in generating persistent activity

Curtis & Lee (2010)Beyond working memory: the role of persistent activity in decision making

persistent activity has been observed in many other areas than prefrontal cortexnot equivalent to “working memory”: also underlies perception and decision making

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MESO 3 : Neuro-géométrie de la vision

Jean Petitot, Dir. Etudes EHESS, « Centre d'Analyse et de Mathématique Sociales » (CAMS), ex-Dir. CREA, ex-Prof. Polytechnique

Chevalier de l'Ordre National du Mérite (1998)Modèles dynamiques en sciences cognitives : modèles connexionnistes; apprentissage et catégorisation; géométrie différentielle et vision computationnelle; logique et géométrie; phénoménologie naturalisée; sémiotiqueEpistémologie des modèles mathématiques : platonisme et philosophie des maths, épistémologie de la physique mathématique, phénoménologie de la forme

Architectures de calcul dans le cortex visuelcomment les aires visuelles traitent le signal optique ? localement, par filtres linéaires en « ondelettes », mais les propriétés globales des percepts proviennent d’une intégration qui dépend de l'architecture fonctionnelle de ces airesanalyse de l’intégration de contours par méthodes variationnelles (fonctionnelles) reposant sur les géodésiques de la « structure de contact » en pinwheels de V1

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MESO 3 : Neuro-géométrie de la vision

Ben-Shahar & Zucker (2004) Geometrical computations explain projection patterns of long-range horizontal connections in visual cortex

architecture fonctionnelle de V1, construction de contours, détection de bords; V1 a une structure geométrique en pinwheels qui sert à intégrer les contours, donc les outils de géometrie diff. sont tout a fait adaptés a la modélisation

Moiseev & Sachkov (2009)Maxwell strata in sub-Riemannian problem on the group of motions of a plane

plus difficile, technique ; « structure de contact » = levée en 3D de l’alignementproblème variationnel devient un problème de géodésique sous contrainte →multiplicateur lagrangien → typique d'une géometrie sous-riemannienne

Young et al. (2001)The Gaussian Derivative model for spatial-temporal vision: I. Cortical model

analyse en filtres du signal optique (pas d’intégration ici) : le modèle le mieux adapté aux données expérimentales sont les GD, plus que les ondelettes

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Gilles Laurent, Dir., Max-Planck I. for Brain Research (previously Caltech)

Encodage olfactif: dynamique de réseaux, nature des représentationsolfaction, sens ancien (évolution) et complexe (description des odeurs)récents développements de biologie moléculaire : grande dimensionalité (ex. 1200 types de récepteurs) et grand degré d'organisation en réseauxaspects d'encodage dans le système olfactif, résultats chez insectes et poissonsphénomènes de dynamique des réseauxprincipes de représentation du monde extérieur par des ensembles neuronaux

behavior, dynamics and emergent properties of neural systems, especially neural codes and representationsfocus on olfactory and visual areas, combining experiments, quantitative analysis and modeling techniques“simpler” experimental model brains, such as insects and lower vertebrates, to facilitate the characterization of functional principles

MESO 4 : Codage en populations de neurones

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Laurent (2002) Olfactory network dynamics and the coding of multidimensional signalsodours are multidimensional objects, which we experience as unitary perceptsolfactory system must solve complicated pattern learning/recognition problemscreates a large coding space with oscillatory and nonperiodic dynamics

Perez-Orive et al. [Laurent] (2002)Oscillations and sparsening of odor representations in the mushroom body

in the insect olfactory system, oscillatory synchronization is functionally relevant and reflects the coherent activation of dynamic neural assembliesrepresentations are dense, dynamic, and seemingly redundant in the antennal lobe, but sparse and carried by more selective neurons in the mushroom body

Cassenaer & Laurent (2007)Hebbian STDP (...) facilitates the synchronous flow of olfactory information in locusts

Odour representations in insects undergo progressive decorrelation from the receptor array to the presumed site of odour learning, the mushroom bodythere, Hebbian plasticity enhances the synchronization of the cells’ targets and thus helps preserve the propagation of the odour-specific codes

MESO 4 : Codage en populations de neurones

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16/9/2010 HSS 512F - Cerveau et cognition - Automne 2010 30

Yves Burnod, Dir. Rech. INSERM (ex-Dir., Inst. Sciences Cogn., Lyon)

De l'architecture neuronale multi-échelle du cortex cérébral humain aux capacités d'adaptation et d'apprentissage

modèle à 2 échelles des bases neurales de l’adaptation et de l'apprentissage(1) un modèle neural des dynamiques de populations (colonne corticale)(2) un modèle cérébral de l'architecture des aires corticales (imagerie)

ex : lésions, paralysie, récupération : recrutement-focalisation de l'activité réactif àla lésion (m. neural) et conséquences comportementales (m. cérébral)ex : autisme : difficultés précoces de traitement des flux perceptifs (m. neural) et effets en cascade pendant le développement de l'enfant (m. cérébral)

bâtir un modèle-synthèse, le modèle CARMA (Cerebral Architecture for Multiple Adaptation and Acquisitions), pour mieux comprendre les capacités d'apprentissage et de plasticité du cerveau humain, en associant différents niveaux d'organisation : synaptique, neuronal, cérébral, comportemental et cognitiffaire le lien entre processus neuronaux et vécus psychologiques

MACRO 1 : Organisation multi-échelle dans le cerveau

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Burnod et al. (1999)Parieto-frontal coding of reaching: an integrated framework

network underlying visually guided arm-reaching movements(1) network architecture: neurons encoding information are common to diff areas(2) representation of information: populations combine info from hybrid dimensions(3) visuomotor transformation: simultan., rather than serial, recruitment of neurons

Feydy et al. [Burnod] (2002) Longitudinal study of motor recovery after stroke: Recruitment and focusing of brain activation

characterize cortical reorganization after a stroke-induced lesion and degree of motor recovery using functional MRI (compensatory corticocortical process)

Toro & Burnod (2003) Geometric atlas: modeling the cortex as an org. surface

MACRO 1 : Organisation multi-échelle dans le cerveau

the cortical surface is not a topological sphere: gyri/sulci have a crucial organizing role in a connectional and functional sensewe propose a new geometric model based on flat representations of principal sulci obtained from surface reconstructions of MRI data

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MACRO 2 : Bases neurales de l'esthétique et de la conscience

Jean-Pierre Changeux, Prof. Collège de France, Dir. du Laboratoire de neurobiologie moléculaire à l'Institut Pasteur

Membre de l'Académie des sciences depuis 1986, Médaille d'or CNRS 1992, Prix Balzan 2001thèmes épigénétiques : plasticité ou « labilitésynaptique » associée à une « stabilisation synaptique sélective » ; « migration neurale » à époques critiquesmodèles de neurosciences cognitives avec S. Dehaene

La beauté dans le cerveau ?Du Vrai, du Beau, du Bien, Odile Jacob Paris, 2008vers une « neuro-esthétique » : les bases neurales de la contemplation et création des oeuvres d’artsynthèse cérébrale (perception, mémoire, émotions, motricité, etc.)

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MACRO 2 : Bases neurales de l'esthétique et de la conscience

Changeux (1994) Art and neurosciencefostering neuroscientific research in the field of art criticism; neural origins of aesthetic pleasure and artistic creation

Changeux (2006) The Ferrier Lecture 1998: The molecular biology of consciousness investigated with genetically modified mice

relevance of experiments on genetically modified mice in study of consciousness: methods from molecular, physiological and behavioural levelsuniversally shared “building blocks” of consciousness: (i) access to multiple states (wakefulness, sleep), (ii) capacity for sensory/cognitive integration

Changeux & Dehaene (2008) The neuronal workspace model (“l’espace de travail”): Conscious processing and learning

chapter of Learning and Memory: integrated summary of the present state of research in the neurobiology and psychology of learning and memory“neuronal workspace” model: the neural basis of conscious access is a sudden self-amplifying process, leading to a global brain-scale activity pattern (sharp transition between non-conscious and conscious processing)

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MACRO 3 : Neuro-imagerie en temps réel

Olivier Bertrand, Dir. Unité « Dynamique Cérébrale et Cognition » INSERM, Lyon

P1 - Intégration et cognition auditiveP5 - Cognition et sommeilP7 - Origine et rôle fonctionnel des oscillationsP8 - Neuroimagerie temps-réel

Interfaces cerveau-machine : « agir par la pensée »communication et action par la seule activité cérébrale, sous handicap moteur avancées en analyse des signaux cérébraux et puissance informatique →explosion de ce domaine de R&D en neurosciencespossible de contrôler un curseur, écrire un texte, piloter dispositifs externes grâce à la mesure de l’activité cérébraledifférentes approches: non invasives (EEG) ou invasives (implants), etc.méthodes sophistiquées d’extraction de paramètres et classification des signaux

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Daly & Wolpaw (2008) Brain-computer interfaces in neurological rehabilitation

MACRO 3 : Neuro-imagerie en temps réel

non-invasive EEG-based brain–computer interface (BCI) technologies used to control a computer cursor or a limb movement, accessing the internet, and other functions (environmental control, entertainment, etc.)

Nicolelis & Lebedev (2009)Principles of neural ensemble physiology underlying the operation of brain-machine interfaces

BCIs have added greatly to our knowledge of the fundamental physiological principles governing the operation of large neural ensembles.key role in future neuroprosthetics restoring mobility in paralysed patients

Kelly et al. (2005) Visual spatial attention tracking using high-density SSVEP data for independent brain-computer communication

steady-state visual evoked potential (SSVEP): ocular motor control used as the basis of BCI

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Kevin O’Regan, Dir., Lab. Psychologie de la Perception (ENS, Paris 5)

Localisation et nature ressentie des sensations : une approche sensorimotricepourquoi je ressens un toucher sur ma main, au lieu de mon cerveau ?

les aires somatosensorielles activées représentent-elles la surface du corps ?les aires visuelles représentent-elles le monde extérieur ou la surface rétinienne ?

raisonner en “activation” corticale est moins utile qu’en lois sensorimotricesillusions d'appartenance ("main en caoutchouc" et "out-of-body experiences“)phénomène de "substitution sensorielle" (“voir” avec les oreilles ou la peau)

human visual and auditory perception both in babies and adults“hard/phenomenal" problem of consciousness: the "what it's like" of sensory experience: why ‘red’ seems ‘red’ to us rather than seeming ‘green’, or like the sound of a bell, or even nothing at all?"sensory substitution” experiments: the possibility of using one sense (e.g. hearing) to replace another (e.g. vision),

MACRO 4 : Conscience du corps

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O’Regan (2005)Sensory consciousness explained (better) in terms of 'corporality' and 'alerting capacity'

how could neural processes be associated with phenomenal consciousness? the sensory feel of an experience is not a thing that happens but a skill we exerciseseeing red has a “sensory feel”, but not remembering, thinking, or talking about redcan be explained by two objectively measurable properties

Petkova & Ehrsson (2008)If I were you: Perceptual illusion of body swapping

individual swapping his or her body with that of another personmanipulating the visual perspective with cameras creates a strong effect: people can perceive another person’s body, or an artificial humanoid body, to be their own

Dummer et. al (2009) Movement and the rubber hand illusiona rubber hand stroked by brush while the real hand is unseen and stroked tooillusion occurs whereby tactile sensations are falsely referred to the non-body part

MACRO 4 : Conscience du corps

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Virginie van Wassenhove, Dir., NeuroSpin MEG (CEA)

Current issues in the neural and perceptual dynamics of multisensory integrationin a noisy environment, how to (i) keep track of who said what and (ii) understand the content of different streams of speech?faces bring needed info to track auditory (spatial, individual, and linguistic) contentvisual information plays a major role in auditory perception: multisensory integrationissues of multisensory research from a perceptual and neural dynamics standpointmethodological tools: psychophysics, MEG, EEG, fMRI, monkey neurophysiology...

MACRO 5 : Intégration multisensorielle et perception temporelle

neuroimaging of multisensory integration of information: “what we see is strongly affected by what we hear, and vice-versa” (ex: ventriloquism)seeing a face articulating [ka] while hearing a voice [pa] induces a third, illusory percept [ta] as a result of auditory-visual integrationhow does the brain integrate information from different sensory modalities? how early/late in the classic analytical streams does auditory and visual info merge?

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van der Burg et al. (2008)Pip and pop: Nonspatial auditory signals improve spatial visual search

a simple auditory ‘pip’ reduces the time to search an object in a cluttered environment (when sync’d with target vs. distractors)binding of auditory-visual signals occurs automatically, effortlessly and early in the perceptual process

MACRO 5 : Intégration multisensorielle et perception temporelle

van Wassenhove et. al (2005)Visual speech speeds up the neural processing of auditory speech

synchronous presentation of a/v stimuli can modify the percept in either modalityrather than convergence and “supra-additivity” onto specialized multisensory sites, this could be due to +/- direct weighting of one sensory stream against the other

van Wassenhove (2009) Minding time in an amodal representational spacephilosophical paper about time perception and representation: temporal effects in multisensory perception, encoding of temporal properties, building of a time percept

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http://doursat.free.fr/hss512f.html